В обученную нейронную сеть, созданную методом автоматического подбора модели и параметров при решении обратной задачи (получение параметров почв при заданной яркостной температуре с трех радиометров) вводим входные данные: экспериментально полученные яркостную температуру с трех радиометров разной частоты.
Получаем на выходе из нейронной сети данные об объемной влажности почв определенные, в среднем, с точностью ±0,04.
Таблица 4
|
Почва |
Данные полученные экспериментальным путем |
Данные полученные сетодом нейронных сетей |
|||||||
|
Вл-ть |
Гл-на |
КДП |
Яр.Т. f=6,0 |
Яр.Т. f=2,73 |
Яр.Т. f=8,15 |
Вл-ть |
Гл-на |
КДП |
|
|
Глина |
0,45714 |
1,00 |
29,614 |
- |
142 |
153 |
0,965 |
0,250 |
31,614 |
|
0,41086 |
2,00 |
25,218 |
- |
145 |
153 |
0,836 |
3,750 |
26,218 |
|
|
0,398 |
3,00 |
24,059 |
- |
145 |
153 |
0,976 |
1,500 |
22,059 |
|
|
0,19886 |
1,00 |
9,590 |
151 |
142 |
160 |
0,229 |
0,500 |
7,590 |
|
|
0,29657 |
1,00 |
15,873 |
176 |
160 |
178 |
0,317 |
1,500 |
17,873 |
|
|
0,17143 |
2,00 |
8,109 |
181 |
169 |
182 |
0,121 |
1,750 |
7,109 |
|
|
0,27314 |
3,00 |
14,223 |
179 |
152 |
174 |
0,323 |
2,500 |
16,223 |
|
|
0,26757 |
1,00 |
13,844 |
196 |
174 |
199 |
0,258 |
1,000 |
14,844 |
|
|
0,222 |
2,00 |
10,936 |
190 |
175 |
196 |
0,202 |
2,500 |
13,936 |
|
|
0,31871 |
3,00 |
17,515 |
187 |
194 |
203 |
0,319 |
3,250 |
19,515 |
|
|
0,29629 |
1,00 |
15,852 |
179 |
- |
212 |
0,646 |
3,750 |
23,852 |
|
|
Песок |
0,32057 |
1,00 |
17,656 |
- |
199 |
225 |
0,731 |
1,500 |
19,656 |
|
0,27286 |
2,00 |
14,204 |
- |
202 |
226 |
0,403 |
4,500 |
12,204 |
|
|
0,31829 |
3,00 |
17,483 |
- |
207 |
224 |
0,838 |
1,500 |
17,483 |
|
|
0,24457 |
1,00 |
12,333 |
214 |
210 |
231 |
0,225 |
0,500 |
14,333 |
|
|
0,08486 |
2,00 |
4,249 |
220 |
223 |
235 |
0,105 |
1,500 |
3,249 |
|
|
0,17657 |
1,00 |
8,377 |
214 |
210 |
231 |
0,127 |
1,500 |
6,377 |
|
|
0,17371 |
2,00 |
8,228 |
220 |
223 |
235 |
0,174 |
1,750 |
8,228 |
|
|
0,19 |
3,00 |
9,098 |
216 |
203 |
219 |
0,210 |
2,500 |
11,098 |
|
|
0,09714 |
1,00 |
4,721 |
230 |
216 |
240 |
0,137 |
1,000 |
5,721 |
|
|
0,12057 |
2,00 |
5,692 |
224 |
221 |
240 |
0,161 |
2,500 |
8,692 |
|
|
0,11571 |
3,00 |
5,483 |
208 |
239 |
245 |
0,086 |
3,250 |
7,483 |
|
|
0,39314 |
1,00 |
23,628 |
204 |
- |
241 |
0,793 |
4,500 |
25,628 |
|
В обученную нейронную сеть двухслойный персептрон при решении прямой задачи (получение яркостной температуры почв с заданными параметрами) вводим входные данные: экспериментально полученные влажность, глубину слоя.
Получаем на выходе из нейронной сети яркостную температуру для трех радиометров определенные с точностью ± 3К для двухслойного персептрона с 3 нейронами на каждом слое и ± 2К для двухслойного персептрона с 5 нейронами на каждом слое.
